大连海洋大学信息工程学院辽宁省海洋信息技术重点实验室

作品数：15被引量：84H指数：6
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发文领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信理学更多>>
发文主题：养殖渔业知识图谱CRF模型向量更多>>
发文期刊：《现代电子技术》《大连海洋大学学报》《课程教育研究》《计算机与数字工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金大连市科技计划项目教育部重点实验室开放基金国家海洋公益性行业科研专项更多>>
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融合实体语义的实体关系抽取联合解码
《现代电子技术》2024年第14期41-45,共5页张鑫 张思佳 
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(LJKNZ20221095);辽宁省教育科学“十四五”规划课题(JG21DB076)。
针对复杂语境中存在多义词或上下文联系不强的实体,导致模型难以正确识别其关系的问题,提出一种基于BERT和联合解码的实体关系抽取模型。该模型首先采用BERT对实体进行语义编码,提取出实体的上下文信息;然后,利用自注意力机制标记出头实...
关键词：实体关系抽取 实体语义 BERT 联合编码 自注意力机制 知识图谱 
基于多视图关注网络的图文多模态情感分析模型
《现代电子技术》2024年第12期157-164,共8页丛子涵 张思佳 
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(LJKMZ20221095);辽宁省重点研发计划项目(2023JH26/10200015)。
针对现有多模态情感分类模型无法全面、准确地捕获复杂的情感信息,以及融合过程中没有充分挖掘两者之间的潜在关联,导致模型结构冗余复杂、计算效率低下的问题,提出一种多视图关注网络(MPF-Net)模型。该模型通过引入多维感知特征捕获机...
关键词：多模态情感分析 对抗学习 多视图网络 生成对抗网络 文本特征提取 特征融合 
大模型在水产养殖病害防治中的创新应用与展望
《大连海洋大学学报》2024年第3期369-382,共14页张思佳 于红 
辽宁省重点研发计划项目(2023JH26/10200015);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(LJKMZ20221095)。
大模型是具有大量参数和复杂结构的机器学习基础模型,目前正在逐渐成为科技发展的重要方向之一。本文阐述了大模型应用的核心技术,并探讨了其运行所需的基本条件及大模型在辅助水产养殖病害防治中的具体应用,包括大模型辅助水产养殖病...
关键词：大模型 水产养殖 病害防治 智慧化 深度学习 
基于通道非降维与空间协调注意力的改进YOLOv8养殖鱼群检测被引量：13
《大连海洋大学学报》2023年第4期717-725,共9页涂万 于红 张鹏 韦思学 张鑫 杨宗轶 吴俊峰 林远山 胡泽元 
辽宁省教育厅重点科研项目(LJKZ0729);国家自然科学基金(31972846);设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)开放课题(202313)。
为解决真实养殖环境中因鱼群模糊、遮挡造成的鱼类目标检测困难等问题,采用基于通道非降维与空间协调注意力ECAM(efficient coordination attention module)的改进YOLOv8养殖鱼群检测方法YOLOv8-Head-ECAM以提高检测精度。首先在FPN(fea...
关键词：注意力机制 YOLOv8 特征提取 鱼群检测 计算机视觉 
基于动态权重的多模型集成水产动物疾病防治事件抽取方法被引量：2
《华中农业大学学报》2023年第3期80-87,共8页沙明洋 张思佳 傅庆财 于红 李枳錡 喻文甫 刘珈宁 
设施渔业教育部重点实验室开放课题(2021MOEKLECA-KF-05);计算机体系结构国家重点实验室开放课题(CARCH201921);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(20220056);辽宁省教育科学“十四五”规划课题(JG21DB076)。
为提高水产动物疾病防治事件抽取的准确性,有效解决抽取过程中出现的专有名词边界模糊和事件实体过长等问题,本研究将动态权重思想引入多模型集成的事件抽取方法中。改进后的方法利用百度自然语言理解开放平台(enhanced representation ...
关键词：水产动物疾病 事件抽取 ERNIE MacBERT 动态权重 健康养殖 
基于带噪声数据集的强鲁棒性隐含三元组质检算法被引量：1
《计算机与数字工程》2023年第5期1042-1047,共6页王梓铭 张思佳 安宗诗 
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(编号:20220056);计算机体系结构国家重点实验室开放课题(编号:CARCH201921)资助。
知识图谱三元组质检的难点是区分真实三元组和噪声三元组,常用开源知识图谱不包含噪声三元组,目前已有三元组质检算法极少考虑到知识图谱中由于关系传递存在的大量隐含三元组对质检效果的影响,且没有有效利用实体之间的空间语义关联导...
关键词：三元组质检 噪声数据集 知识图谱 预训练 特征融合 
基于声音与视觉特征多级融合的鱼类行为识别模型U-FusionNet-ResNet50+SENet被引量：6
《大连海洋大学学报》2023年第2期348-356,共9页胥婧雯 于红 张鹏 谷立帅 李海清 郑国伟 程思奇 殷雷明 
辽宁省教育厅重点科研项目(LJKZ0729);国家自然科学基金(31972846)。
为解决在光线昏暗、声音与视觉噪声干扰等复杂条件下,单模态鱼类行为识别准确率和召回率低的问题,提出了基于声音和视觉特征多级融合的鱼类行为识别模型U-FusionNet-ResNet50+SENet,该方法采用ResNet50模型提取视觉模态特征,通过MFCC+Re...
关键词：行为识别 深度学习 多模态融合 U-FusionNet ResNet50 SENet 
基于规则匹配与深度学习AbTransformer的渔业标准表格信息抽取方法
《大连海洋大学学报》2023年第1期140-148,共9页孙哲涛 于红 宋奇书 李光宇 邵立铭 杨惠宁 张思佳 孙华 
设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)开放课题(2021-MOEKLECA-KF-05);国家自然科学基金(61802046)。
为解决渔业标准文本中表格结构多样、表头位置不固定导致抽取效果不佳的问题,提出一种结合规则匹配(rule-based-matching,RBM)与AbTransformer(Absolute Transformer)深度学习模型的表格信息抽取方法,该方法对规则类表格信息采用规则模...
关键词：渔业标准 实体识别 表格信息抽取 深度学习 Transformer模型 
基于多核卷积神经网络(BERT+Multi-CNN+CRF)的水产医学嵌套命名实体识别被引量：11
《大连海洋大学学报》2022年第3期524-530,共7页刘巨升 于红 杨惠宁 邵立铭 宋奇书 李光宇 张思佳 孙华 
设施渔业教育部重点实验室开放课题(2021-MOEKLECA-KF-05);国家自然科学基金(61802046)。
为解决水产医学命名实体识别中存在的嵌套实体识别准确率不高的问题,提出一种基于多核卷积的命名实体识别模型(BERT+Multi-CNN+CRF),采用多核卷积神经网络提取嵌套实体特征,通过BERT(bidirectional encoder representations from transf...
关键词：水产医学 BERT 嵌套命名实体识别 卷积神经网络 多卷积核 
融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测被引量：19
《大连海洋大学学报》2022年第2期312-319,共8页赵梦 于红 李海清 胥婧雯 程思奇 谷立帅 张鹏 韦思学 郑国伟 
辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100043);辽宁省科技重大专项(2020JH1/10200002);辽宁省教育厅重点科研项目(LJKZ0729);国家自然科学基金(31972846)。
为解决真实养殖环境下,水下成像模糊、失真等导致鱼群检测准确率低的问题,提出一种融合视觉注意力机制SKNet(selective kernel networks)与YOLOv5(you only look once)的养殖鱼群检测方法(SK-YOLOv5模型),该方法首先采用UNet(convolutio...
关键词：鱼群检测 YOLOv5 UNet SKNet 视觉注意力机制 深度学习 
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